11月1日，ufc下注官方“管院讲坛系列学术讲座”第71期在松江校区2220室顺利举办。应我院邀请，复旦大学计算机科学技术学院副教授赵卫东老师为我院师生分享了主题为“联邦学习及其在金融行业中的应用”的精彩讲座，马宝君教授主持了此次会议。学院数十名教授、教师、博士生、研究生及本科生参加了此次讲座。
赵卫东，主要负责本科生和各类研究生机器学习与深度学习、大数据核心技术和商务智能（商务数据分析）等课程的教学，2011年纽约大学Stern商学院访问学者。商务智能被评为上海市精品课程，深度学习及其应用课程被CMOOC联盟评为混合式教学改革优秀项目，教育部在线教学之星，获得2013年高等教育上海市教学成果奖二等奖等。目前主要研究方向包括机器学习应用和电子推荐等。主持国家自然科学基金2项、国家重点研发计划子课题、省部级人才项目以及企业合作课题30多项。已在Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management，Information Systems Frontiers，Intelligent Data Analysis，Applied Intelligence等国内外刊物发表论文100多篇。出版专著、教材《商务智能（第5版）》《机器学习》《机器学习案例实战（第2版）》《Python机器学习实战案例》等10多部。获得上海市2015年上海市科技进步二等奖。CDA三级认证数据科学家，腾讯云、百度云机器学习认证讲师和阿里云MVP。
机器学习已经在很多行业得到了广泛的应用，其中数据作为基础资源，其质量和数量在很大程度上决定了机器学习的结果质量。在本次讲座中，赵卫东教授首先作了联邦学习的简要概述，阐述了什么是联邦学习。并指出在医疗、教育、电商、金融等诸多领域，用户的数据涉及隐私保护问题，在这种背景下，把分布在多个异构数据库的用户数据充分利用，不仅可以保护用户隐私和数据安全，而且为机器学习提供了更丰富的数据，联邦学习为此提供了一种有效解决方法。随后赵卫东老师从横向联邦学习和纵向联邦学习两个角度阐述了联邦学习的过程及模型的训练，介绍了时序差分隐私保护和联邦学习隐私保护技术。同时，赵老师举出了金融领域的典型案例反洗钱进行了进一步的深入说明，让听众从中体会到了分布式机器学习、数据安全等技术的综合应用。
紧接着，赵卫东老师与我院马宝君教授进行了激烈的讨论。在问答环节中，同学们积极提问，赵卫东教授结合自身的研究经历进行了严谨细致的解答。最后，马宝君教授与赵卫东教授继续深入交流相关事宜。至此，本次讲座圆满结束。
